【摘 要】
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图像融合是通过提取和综合来自不同传感器的互补信息,以获得对目标或场景更为准确、全面和可靠的描述,从而有效降低虚警率,提高在复杂背景和干扰条件下正确识别和跟踪目标的
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图像融合是通过提取和综合来自不同传感器的互补信息,以获得对目标或场景更为准确、全面和可靠的描述,从而有效降低虚警率,提高在复杂背景和干扰条件下正确识别和跟踪目标的概率,为目标的准确定位和精确打击奠定基础.本文主要研究了基于多分辨率分析的多传感器图像融合技术,该技术获得的融合结果更符合人类视觉的感知特性,更有利于图像的进一步分析.主要研究内容如下:1.针对多分辨率分析技术,系统分析了基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换和轮廓波变换等几种常用的多分辨率图像融合算法的性能和特点,为后续的研究工作理顺了研究思路.2.深入研究了非下采样轮廓波变换的原理及实现算法,并针对SAR图像与可见光图像的成像机理,提出一种基于非下采样轮廓波变换的SAR图像与可见光图像融合算法.对于低频子图像,采用以区域熵为测度参数进行邻域融合;对高频子图像采用以邻域相关系数为阈值,基于平均梯度选择的邻域算法进行融合.实验结果表明该算法可显著提高融合图像的视觉效果.3.针对红外与可见光图像融合的特点,提出一种基于非下采样轮廓波变换和混合粒子群算法的红外与可见光图像融合算法.对低频子图像,采用一种基于区域平均值的改进的加权平均法进行邻域融合;对高频子图像采用以混合粒子群优化算法选取阈值,基于平均梯度选择的邻域算法进行融合.实验结果表明该算法可有效改善融合图像的融合效果.4.利用图像的统计特性作为融合性能评价的标准,对实验结果进行定量分析,结果表明融合算法能更有效地捕捉边缘、纹理等细节信息,可获得融合效果更佳的融合图像.
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